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100G以太網(wǎng)中高位寬并行CRC的簡化方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在100G以太網(wǎng)媒體接入控制器（Media Access Control，MAC）的設(shè)計(jì)中，需要采用高位寬的并行數(shù)據(jù)來降低對(duì)時(shí)鐘的要求。在使用并行循環(huán)冗余校驗(yàn)(Cyclical Redundancy Check，CRC)時(shí)會(huì)有一個(gè)問題，即需要計(jì)算CRC的數(shù)據(jù)域長度不一定是數(shù)據(jù)通道位寬的整數(shù)倍，導(dǎo)致最后一組數(shù)據(jù)無法使用數(shù)據(jù)通道的位寬對(duì)其進(jìn)行CRC計(jì)算。為了解決這個(gè)問題，本文提出了在幀前填充0的處理方法。仿真和測試結(jié)果都驗(yàn)證了該方法的可行性。該處理方法也能應(yīng)用到其他的通信系統(tǒng)中。

發(fā)表于：5/9/2016

說話人識(shí)別中語速魯棒性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

如今，說話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但依然有很多因素影響說話人識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性。本文針對(duì)說話速度對(duì)說話人識(shí)別的影響進(jìn)行了一系列的研究工作。通過模型空間分布可視化和語音頻譜觀察兩方面來分析不同語速語音的差距。然后，提出了最大似然線性回歸（MLLR）和Constraint MLLR（CMLLR）的方法對(duì)模型和特征進(jìn)行變換，使訓(xùn)練端和測試端的語音特征互相接近匹配。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，MLLR和CMLLR能較好地提高說話人識(shí)別系統(tǒng)中語速魯棒性。

發(fā)表于：5/9/2016

基于視覺定位的機(jī)器人搬運(yùn)技術(shù)及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

機(jī)器人通過視覺對(duì)工件位置信息進(jìn)行分析處理，完成相應(yīng)搬運(yùn)任務(wù)已成為機(jī)器人應(yīng)用的主要發(fā)展方向。本文主要針對(duì)立體倉儲(chǔ)系統(tǒng)中基于視覺定位的物料搬運(yùn)應(yīng)用進(jìn)行研究。系統(tǒng)中采用智能相機(jī)Vision Hawk對(duì)目標(biāo)進(jìn)行視覺定位，運(yùn)用攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)實(shí)現(xiàn)相機(jī)—機(jī)器人坐標(biāo)系的標(biāo)定，通過控制軟件Workvisual來完成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和軌跡規(guī)劃，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)多種類型工件的識(shí)別、定位及搬運(yùn)。

發(fā)表于：5/9/2016

怎樣自制最經(jīng)濟(jì)簡單的FPGA開發(fā)板[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

怎樣自制最經(jīng)濟(jì)簡單的FPGA開發(fā)板--看到的好東西 FPGA 和單片機(jī)近期的技術(shù)發(fā)展，給設(shè)計(jì)人員提供了極其開闊的舞臺(tái)．先說FPGA，現(xiàn)在最簡單的開發(fā)系統(tǒng)是：

發(fā)表于：5/9/2016

基于PSoC4的可視化心音采集系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為提高醫(yī)生心音聽診的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了一種可視化心音采集系統(tǒng)。PSoC4芯片采集心音信號(hào)，經(jīng)片內(nèi)放大、濾波，由音頻功放模塊實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)聽診，采用軟件數(shù)字濾波器算法濾除干擾信號(hào)，處理后的心音數(shù)據(jù)經(jīng)藍(lán)牙無線傳輸至PC進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。采集9名正常成年男性心音數(shù)據(jù)進(jìn)行臨床可行性測試，并在MATLAB平臺(tái)分析討論。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)成本低，體積小，不僅能在單一芯片上實(shí)現(xiàn)心音的模擬和數(shù)字處理，還能在上位機(jī)準(zhǔn)確反映心音的時(shí)域特征，為后續(xù)心音分析、智能診斷等研究奠定了良好基礎(chǔ)。

發(fā)表于：5/9/2016

基于FPGA抗高沖擊機(jī)載雷達(dá)回波存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][航空航天]

機(jī)載多普勒雷達(dá)回波正交兩路信號(hào)數(shù)據(jù)量大，傳輸速率高。機(jī)載環(huán)境復(fù)雜并且如果發(fā)生空難，存儲(chǔ)設(shè)備跌落將經(jīng)受高沖擊作用，殼體極易變形使內(nèi)部電路損壞，導(dǎo)致所記錄數(shù)據(jù)丟失。傳統(tǒng)總線式控制數(shù)據(jù)記錄儀存儲(chǔ)容量小，傳輸速率慢，無法承受跌落沖擊。針對(duì)這些問題，設(shè)計(jì)了基于硬件控制的雙通道雷達(dá)回波存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以存儲(chǔ)兩路共128 GB數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)速率可達(dá)160 MB/s，并提出合理的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，進(jìn)行兩級(jí)緩沖防護(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在高沖擊惡劣環(huán)境下數(shù)據(jù)可以有效回讀。

發(fā)表于：5/9/2016

基于機(jī)器視覺的藥片表面字符檢測的研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)目前藥片表面字符缺陷檢測難的情況，提出了一種字符缺陷檢測算法。該算法根據(jù)字符的灰度值特性對(duì)Gamma映射函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合γ=0.8和γ=1.2兩種曲線特征，較好地分離出了藥片表面字符的特征。同時(shí)，根據(jù)字符的幾何特征，可以準(zhǔn)確識(shí)別出字符存在的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具備較好的檢測效果，檢測準(zhǔn)確率為92%。該算法在工業(yè)生產(chǎn)中具有一定的實(shí)用價(jià)值，可以降低藥片檢測的成本，提高檢測效率。

發(fā)表于：5/8/2016

一種基于YUV顏色空間自適應(yīng)陰影消除算法[顯示光電][其他]

針對(duì)視頻內(nèi)容分析中的物體檢測問題，提出一種新的基于YUV顏色空間的陰影消除方法，相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測方法，該方法為提高檢測精度，使用自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)門限。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標(biāo)物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對(duì)此圖像的色度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對(duì)每個(gè)色度區(qū)間確定對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)間，獲得估計(jì)門限。最后，利用以上門限檢測并消除陰影。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)不同光照情況下的物體陰影都有很好的消除效果。

發(fā)表于：5/8/2016

基于多尺度多結(jié)構(gòu)元的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測算子對(duì)噪聲敏感問題，提出了一種基于多尺度多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子。該算子在傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測的基礎(chǔ)上，通過改變結(jié)構(gòu)元素的形狀和尺度，在很好抑制噪聲的前提下，實(shí)現(xiàn)圖像精細(xì)邊緣提取。MATLAB仿真結(jié)果表明，該邊緣檢測算子具有更強(qiáng)的去噪能力，定位準(zhǔn)確，保留了更多的圖像細(xì)節(jié)，優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測算子。

發(fā)表于：5/8/2016

基于飛思卡爾MK60的激光掃描測距儀設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

激光掃描測距儀以飛思卡爾MK60DN512ZVLQ10微控制器為處理及控制的核心單元，通過CMOS圖像傳感器對(duì)線狀激光在物體上形成截面反射進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉采集圖像，利用DMA快速儲(chǔ)存方式存儲(chǔ)圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行分析處理獲得激光的坐標(biāo)，再結(jié)合舵機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描獲得多列數(shù)據(jù)，最終將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各點(diǎn)的三維坐標(biāo)，由此獲得掃描物體或場景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)三維模型重建。該設(shè)計(jì)方案可靠，成本低廉，同時(shí)擁有良好的測量精度。

發(fā)表于：5/8/2016

車聯(lián)網(wǎng)隱患提示器設(shè)計(jì)與研發(fā)[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展帶動(dòng)了傳統(tǒng)汽車管理進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代。無線通信與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，給車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)帶來巨大的商業(yè)利益和研究價(jià)值。近年來的汽車安全事故引起了人們的重視。針對(duì)常見的安全隱患，開發(fā)了一個(gè)以STC12單片機(jī)為主控模塊的車聯(lián)網(wǎng)安全隱患提示器。其以TC35i為網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊，OBDⅡ?yàn)檐囕v狀態(tài)監(jiān)控模塊，采取多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測車輛安全，并且加入RFID模塊來進(jìn)行智能化交互，該提示器可以對(duì)車內(nèi)的安全狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控。測試結(jié)果證明該設(shè)計(jì)能夠?qū)﹄[患進(jìn)行提示。

發(fā)表于：5/8/2016

基于STM32的無線重力感應(yīng)遙控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于STM32控制器設(shè)計(jì)了一款無線重力感應(yīng)遙控系統(tǒng)，該系統(tǒng)由遙控端與運(yùn)動(dòng)小車組成。遙控端利用傾角傳感器ADXL345檢測遙控端的傾角信息，然后傳給STM32控制器進(jìn)行處理并轉(zhuǎn)換為相應(yīng)指令，通過NRF24L01模塊發(fā)送給運(yùn)動(dòng)小車。運(yùn)動(dòng)小車接收到指令之后，通過NUCLEOF411控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊L298N驅(qū)動(dòng)小車產(chǎn)生相應(yīng)動(dòng)作。所設(shè)計(jì)的無線重力感應(yīng)系統(tǒng)具有簡單、直觀、易操作等特點(diǎn)，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：5/8/2016

基于單片機(jī)的配電線路故障檢測方法研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

中低壓配電線路中的接地方式多為中性點(diǎn)非有效接地，配電線路時(shí)常發(fā)生短路故障，故障多會(huì)發(fā)生在母線及多條出線中。為了識(shí)別判斷母線多條出線中的故障線路，本文采用單片機(jī)作為檢測工具，對(duì)配電線路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，通過顯示器的示數(shù)變化情況判斷哪條線路發(fā)生故障。在Proteus ISIS7 Professional軟件中搭建模型，在MPLAB IDE軟件中編寫程序，將程序?qū)懭雴纹瑱C(jī)，通過顯示器的示數(shù)變化，發(fā)現(xiàn)故障線路所在，從而實(shí)現(xiàn)選線功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的可行性。

發(fā)表于：5/8/2016

基于擴(kuò)展Kalman濾波的工業(yè)控制系統(tǒng)DDoS攻擊檢測[嵌入式技術(shù)][信息安全]

隨著工業(yè)化和信息化的不斷融合，越來越多的工業(yè)控制系統(tǒng)接入互聯(lián)網(wǎng)或企業(yè)管理網(wǎng)。不同于傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)，工業(yè)控制系統(tǒng)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求非常高，相同的控制策略在不同的采樣頻率下，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)會(huì)有較大的差異。當(dāng)工業(yè)控制系統(tǒng)遭受到分布式拒絕服務(wù)（DDoS）的攻擊時(shí)，傳統(tǒng)的攻擊檢測方法雖然可以較好地完成檢測任務(wù)，但會(huì)給工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)造成較大的負(fù)擔(dān)，從而影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。結(jié)合工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)特性以及流量平穩(wěn)等特點(diǎn)，提出一種擴(kuò)展Kalman濾波和控制系統(tǒng)的模型參數(shù)識(shí)別的算法來檢測DDoS的攻擊。在搭建的SCADA工業(yè)控制仿真系統(tǒng)平臺(tái)中進(jìn)行測試和實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，所提出的算法可以有效地識(shí)別出針對(duì)特定工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的DDoS攻擊。

發(fā)表于：5/6/2016

基于欠采樣的單頻率估計(jì)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)當(dāng)前高采樣率ADC成本高昂、采樣精度較低的問題，提出了基于欠采樣的信號(hào)頻率估計(jì)方法，通過組合使用低速ADC，可以達(dá)到高速ADC的采樣效果。通過建立仿真對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示利用20 kHz、30 kHz配合50 kHz的ADC對(duì)31351 Hz的信號(hào)采樣并進(jìn)行頻率估計(jì)，其結(jié)果偏差僅為0.01 Hz，證明了方法的正確性。最后使用Zynq對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)及測試，測試結(jié)果表明該方法可以獲得極為準(zhǔn)確的頻率估計(jì)，能夠滿足設(shè)計(jì)需求。

發(fā)表于：5/6/2016